中国主要肉类价格的横向传导关系研究——基于DAG-SVAR模型的实证分析

为掌握中国主要肉类价格之间的横向传导关系,把横向传导分为同期传导和滞后期传导,对肉类价格横向传导的内在机理进行分析。以2000年1月至2021年3月猪肉、鸡肉、牛肉、羊肉的月度价格数据为样本,运用DAG-SVAR模型对中国主要肉类价格横向传导关系进行实证分析。研究表明:中国主要肉类价格的横向传导通过肉类消费的替代效应、肉类定价的羊群效应、供需调整的蛛网收敛效应得以实现;同期价格传导关系影响滞后期价格传导,在同期价格传导上,羊肉对牛肉和鸡肉有价格传导作用,而猪肉对鸡肉有价格传导作用;在滞后期价格传导上,猪肉价格对其他肉类价格传导影响较大,羊肉价格次之。因此,政府在肉类价格调控的传导中介目标选择上,要逐渐向以猪肉价格为主、羊肉价格为辅的“弱二元”传导中介目标转变;生产经营主体不要盲目跟风,要相机调整肉类生产结构;消费者要通过不同肉类之间的消费替代满足肉类需求。

货币中介目标的国际比较——基于DAG-SVAR模型

学术界围绕最优货币中介目标的选择,在利率、简单加总货币量、迪维西亚货币量之间争论不休。本文基于DAG-SVAR模型,分别对美国、欧元区、英国的银行间隔夜拆借利率R、简单加总货币量M2、迪维西亚货币量D2对物价P、产出Y影响的相对重要性进行实证比较。结果发现,在美国,M2对Y的影响最大,R对P的影响最大;在欧元区,D2对Y的影响最大,M2对P的影响最大;在英国,M2对Y和P的影响都最大。总的来说,若货币最终目标是经济增长,则美国、英国的最优中介目标是简单加总货币量,欧元区的最优中介目标是迪维西亚货币量;若货币最终目标是物价稳定,则美国的最优中介目标是利率,欧元区、英国的最优中介目标是简单加总货币量。由此可见,对于不同的经济体或者不同的货币最终目标,最优中介目标的选择可能有所不同。本文的研究结论在一定程度上是对"利率普遍优于货币量,迪维西亚货币量普遍优于简单加总货币量"学术共识的反向补充。

美联储加息对我国股市波动溢出效应研究——基于DAG-SVAR和溢出指数的考证

2014年末美联储退出量化宽松进入加息周期,诱发全球资本回流,而我国正值金融风险集聚、实体经济增长乏力和资产价格剧烈波动阶段,国内经济更易受国外货币政策冲击的影响。本文运用基于DAG-SVAR的溢出指数建模方法,分析2014年11月—2018年3月美联储加息对我国股票市场波动溢出的影响。结果表明:(1)加息周期下联邦基金利率上升通过汇率渠道和投资者情绪渠道加大了中美股市波动溢出强度,但这种正向激励效应并非长期存在。(2)美元第二次加息后,激励效应由正转负出现了拐点。(3)我国提高长端利率水平会加剧资本市场波动溢出,金融强监管政策不利于我国经济抵御外部新信息冲击。为更好应对美联储加息对我国股市波动的影响,央行等部门应进一步增强货币政策的国际协调性,加强内部优化,向市场提供充裕的流动性;同时,投资者也应加强对美国货币政策冲击风险的评估与管理。

不同经济情形下货币政策中介目标传导效应——基于DAG-SVAR模型的实证分析

基于有向无环图方法分别构建数量型货币政策中介目标(货币供应量、社会融资规模)和价格型货币政策中介目标(利率、汇率)与GDP、CPI的SVAR模型,根据单变量及多变量脉冲响应函数分析在经济平稳发展、经济萧条、通货膨胀不同经济情形下各中介目标对GDP、CPI的影响效应,经实证研究发现不同经济情形下各数量型中介目标和价格型中介目标对经济及物价的调控作用各有偏颇,并以此提出相关建议与对策。

环境规制、技术创新与中国农业能源效率联动效应研究

【目的】识别环境规制、技术创新和农业能源效率之间的同期因果关系,并探讨三者的长短期联动效应。【方法】采用1998—2017年中国省级面板数据,应用DEA模型对农业能源效率指标进行测算,并利用DAG-SVAR模型研究环境规制、技术创新和农业能源效率之间的关系。【结果】我国东部、中部和西部地区的农业能源利用效率平均值分别为0.86、0.72和0.65,呈现明显的地区差异,东部地区较高而西部地区较低。通过有向无环图分析同期因果关系,发现环境规制和技术创新对农业能源效率有正向影响,同时农业受灾率也会影响农业能源效率。进一步进行SVAR分析和方差分解表明,农业受灾率与农业能源效率之间无明显因果关系;环境规制和技术创新在短期内对农业能源效率的贡献率相对较低、分别为1.16%和2.13%,然而,长期来看,它们的贡献率会显著提高,分别达到7.11%和8.24%。此外,农业技术创新不仅受自身的影响,还受到环境规制的影响,随着预测期延长,环境规制对技术创新的促进作用逐渐增强。【结论】基于研究结果,提出如下建议:首先,针对农业能源效率的地域性差异,应采取差异化的改进措施;其次,政府应加强环境规制力度,促进农业能源效率提升;最后,提高农业节能减排技术,实现相关技术创新。

中国农产品期货市场联动性研究——以油脂类为例

油脂类期货是中国农产品期货市场的重要组成部分,深入探讨中国油脂类期货市场的同期和跨期联动关系对预防价格剧烈波动、防范风险外溢和稳定市场预期具有重要的现实意义。基于2013年1月1日至2019年1月31日期货市场价格的日度数据,通过构建DAG-SV AR模型,分析了8种中国油脂类期货的价格联动关系。研究表明:中国油脂类期货合约之间存在显著的价格联动现象,且价格传导具有同期因果关系;国产大豆期货和菜籽粕期货是价格传导的源头,豆油期货在3种油脂期货价格联动中处于中心位置;国产大豆期货价格的冲击影响全局,进口大豆期货价格的冲击对其他期货品种影响很小。为防范油脂类期货价格剧烈波动带来市场风险,应加强对黄大豆1号期货、豆油期货的价格监测、预警,在必要时进行政策干预。

我国房地产价格波动对系统性金融风险影响的动态机制研究——基于有向无环图的分析

2016年开始,我国房地产价格快速攀升,鉴于房地产市场与金融市场的密切联系,从而引发了人们对于我国金融风险状况的担忧。文章立足于本轮房价上涨,通过建立基于有向无环图(DAG)的结构向量自回归(SVAR)模型,探讨房价波动对我国系统性金融风险造成的动态影响,实证结果表明房价的大幅上涨是导致我国系统性金融风险积累的重要原因,系统性金融风险在一定程度上脱离实体经济状况而存在,提高利率在短期内确是调控房价和维护金融稳定的重要手段,然而长期调控效果逐渐减弱,并据此提出了相应的政策建议。

我国货币政策效应的非对称性研究

采用DAG技术识别SVAR模型,从"货币渠道"和"信贷渠道"两个层面实证检验了我国货币政策的产出效应和价格效应在方向上的非对称性,并比较了"货币渠道"和"信贷渠道"对实体经济影响的有效性。实证结果表明,我国货币政策的产出效应与价格效应具有不同的传导途径,前者以"货币渠道"传导为主,而后者则以"信贷渠道"传导为主。同时,我国货币政策的产出效应和价格效应在方向上均存在显著的非对称性。相对于扩张性货币供给政策及信贷政策冲击,紧缩性货币供给政策及信贷政策冲击对产出水平的影响时效快,影响程度大。此外,相对于紧缩性货币供给政策冲击,扩张性货币供给政策冲击对价格水平的影响时效快。相对于扩张性信贷政策冲击,紧缩性信贷政策冲击对价格水平的影响时效快。在短期,紧缩性信贷政策对价格水平具有比较大的影响,而在中长期,扩张性信贷政策对价格水平的影响程度比较大。

中国货币政策透明度对资产价格波动的影响效应研究

近年来各国宏观经济管理的经验及货币政策动态不一致理论的发展,使提高货币政策透明度成为大势所趋。文章运用动态指数法测算中国近20年的透明度指数,并构建基于有向无环图的SVAR模型,分析在数量型和价格型两种框架下透明度冲击对不同金融资产价格波动的影响,结果表明:透明度作为新型政策改良工具,虽受时滞效应的影响,但在长期确有利于稳定资本市场、平抑价格波动。在运用数量型货币政策调控框架时应结合相机抉择手段进行逆经济周期调控并缩短传导周期,在运用价格型调控模式时应注重调控的时机、节奏,关注实际干预工具对价格调整的粘性,同时规范预期管理体系,加强央行沟通。

中加油菜籽期货与现货价格动态关系研究

基于2013年1月至2015年12月中国、加拿大两国油菜籽期货与现货价格月度数据,运用有向无环图(DAG)技术与结构向量自回归(SVAR)模型,系统分析了中加两国油菜籽期货、现货价格之间的动态关系。研究结果表明,加拿大油菜籽期货市场对现货市场具有较强的价格发现功能,而中国油菜籽期货市场对现货市场的价格发现功能相对较弱。中国油菜籽市场在一定程度上参与了国际油菜籽市场的定价,但参与程度仍有待提高。

美元贬值对中国通货膨胀的影响：传导途径及其效应

本文结合有向无环图方法(DAG)及结构向量自回归模型(SVAR),分别从成本推动渠道、资金输入渠道和货币扩张渠道就美元贬值对我国通货膨胀影响的传导途径及其效应进行了实证研究。分析表明,由成本推动渠道,美元贬值会迅速带动我国工业品出厂价格上涨,能源价格、食品价格和金属价格的传导效应都很显著,而推动我国居民消费价格走高则存在一定时滞,主要依赖食品价格传导。此外,国际大宗商品价格上涨对我国通货膨胀的影响更侧重于生产领域。由资金输入渠道,美国联邦基金利率走低和美元指数下滑会带动国内商品房销售价格和资本市场价格的结构性上升,进而拉动我国通货膨胀,其中以市场利率和短期资本流动传导尤为显著。由货币扩张渠道,美元贬值对我国工业品出厂价格的影响更为显著,货币扩张主要通过外汇占款和人民币升值预期对我国通货膨胀产生影响,且以对消费领域的影响较为明显。本文的研究显示,我国当前承受着较大的输入型通货膨胀压力。

基于DAG方法的SVAR模型识别:理论基础和仿真实验

在递归结构假没条件下,文章证明了SVAR模型与线性动态因果结构模型是相同的数据生成过程,且SVAR模型中的同期变量系数矩阵结构与同期变量为节点的DAG之间存在特定的对应关系;文章还证明:给定真实的数据生成过程为线性动态因果结构模型,从数据出发,利用现有的IC,SGS,PC等因果结构推断算法可以对同期变量为节点的DAG作出正确推断,且这一结论不依赖于变量服从联合高斯分布,从而在理论上证明了基于DAG方法构建SVAR模型识别条件的可行性,并给出该方法下SVAR模型识别的充要条件;最后,Monte Carlo仿真结果显示:在扰动项服从不同分布条件下,基于DAG方法在构建正确的SVAR模型识别条件方面均有着非常好的表现,SVAR模型识别的充要条件也得到了仿真结果的有力支持.

基于SVAR模型的中国房地产金融条件指数:构建与分析

金融手段调控一直是我国房地产宏观调控的一个重要方面。本文借鉴金融状况指数(FCI),选取了8个指标,以1999年1月-2014年8月为时间样本,运用SVAR模型及DAG方法,构建了一个房地产金融条件指数(RE-FCI)。指数结果显示,我国房地产金融状况大致可以清晰地分成四个阶段,其中经济危机时期房地产金融状况较差。RE-FCI对我国潜在的房地产金融风险也有一定的监测作用,我国房地产宏观调控政策对于控制房地产金融风险确实起到了一定的积极作用。

基于动态因果结构推断的SVAR模型识别:算法和仿真

给定任一满足递归结构假设的SVAR模型,存在一个与其是相同数据生成过程的线性动态因果结构模型,且SVAR模型系数矩阵与动态因果结构之间存在特定的对应关系,故同期变量间因果结构推断可以为SVAR模型提供正确的识别条件.同时还证明同期变量与滞后变量间动态因果结构推断能为同期变量间因果结构的正确推断提供有用信息.据此,在PC算法基础上,构建了动态因果结构推断的具体算法,将基于同期变量因果结构推断的SVAR模型识别拓展到基于动态因果结构推断,从而使SVAR模型得以完全识别的情形得到有效拓展,并给出了该方法下SVAR模型识别的充要条件,这些结论均得到了Monte Carlo仿真结果的有力支持.

我国影子银行的风险传导渠道及监管对策研究

近年来影子银行的快速发展有利于促进经济社会的发展,但同时也对金融市场的稳定性带来了不同程度的风险.深入研究影子银行的风险传导机制,提出适当的监管对策,适时化解风险,具有重要的现实意义.基于有向无环图(directed acyclic graph,DAG)的结构向量自回归模型(structural vector autoregression,SVAR)及脉冲响应,本文对影子银行与商业银行、货币供给、证券/债券市场、房地产、宏观经济之间的风险动态传导进行了合理测度,从货币政策、资产价格和实体经济三种传递渠道,深入探讨了影子银行的风险传递.研究结果表明,无论短期还是长期行为,影子银行的风险主要受到货币政策渠道的影响,它可在一定程度上放大货币政策的传导效应,且当商业银行受到一定的风险冲击时,影子银行遭受风险的概率也相应增加.从短期行为分析,影子银行的风险会通过汇率向实体经济进行传递,而在长期方面,影子银行的风险则会通过资产价格渠道传染到债券市场.

中国货币政策传导变量的区域结构效应研究

本文基于2007-2019年的数据实证分析利率、信贷、汇率、股票市场和房地产市场等货币政策传导变量对中国八大综合经济区经济增长和物价的影响。研究发现,中国货币政策传导存在明显的区域非对称效应;银行信贷和利率渠道对各区域经济增长和物价影响的方向基本一致,影响幅度存在较大差异;汇率对各区域经济增长、物价影响的方向和幅度均存在非对称性;股票市场价格和房地产价格除对个别区域经济增长率和物价有一定影响外,对大部分地区影响幅度不大,但区域非对称效应比较明显。

经济政策不确定性跨区域溢出效应研究——以中国内地、香港和澳门为例

文章首次采用有向无环图DAG和时变波动SVAR模型对全球、中国内地、中国香港和中国澳门之间的经济政策不确定性跨区域溢出效应进行了实证检验,结果表明:中国内地、香港和澳门与全球间的溢出效应具有非对称性,全球对中国三地存在同期单向溢出,从2006年6月开始,全球对中国三地溢出呈上升趋势,且长期溢出水平均高于三地对全球的溢出;中国内地对香港的溢出始终大于香港对内地和内地对澳门的溢出;内地对澳门的溢出具有时滞性,并小于内地对香港的溢出,但接受香港的溢出则小于接受澳门的溢出;短期内香港对澳门的溢出大于澳门对香港的溢出,但是中长期则会出现反转。